Для текста переменной длины вы можете использовать DBmemo. Большинство людей это делают сканированием "на лету" (когда оператор постит запрос), но для реального ускорения процесса можно попробовать способ пре-сканирования, который делают "большие мальчики" (операторы больших баз данных):
при внесении в базу данных новой записи она сканируется на предмет определения ключевых слов (это может быть как предопределенный список ключевых слов, так и всех слов, не встречающиеся в стоп-листе [пример: "the", "of", "and"])
ключевые слова вносятся в список ключевых слов со ссылкой на номер записи, например, "hang",46 или "PC",22.
когда пользователь делает запрос, мы извлекаем все записи, где встречается каждое из ключевых слов, например, "hang" может возвратить номера записей 11, 46 и 22, тогда как "PC" - записи с номерами 91, 22 и 15.
затем мы объединяем числа из всех списков c помощью какого-либо логического оператора, например, результатом приведенного выше примера может быть запись под номером 22 (в случае логического оператора AND), или записи 11, 15, 22, 46 и 91 (в случае оператора OR). Затем извлекайте и выводите эти записи.
для синонимов определите таблицу синонимов (например, "hang","kaput"), и также производите поиск синонимов, добавляя их к тому же списку как и оригинальное слово.
слова, имеющие общие окончания (например, "hang" и "hanged"), можно также сделать синонимами, или, как это делает большинство систем, производить анализ окончаний слов, вычисляя корень по их перекрытию (например, слову "hang" соответствует любое слово, чьи первые 4 буквы равны "hang").
Конечно, есть множестно технических деталей, которые необходимо учесть, например, организация списков, их эффективное управление и объединение. Оптимизация этой характеристики может вам дать очень быстрое время поиска (примером удачный реализаций могут служить двигатели поиска Nexus, Lycos или WebCrawler, обрабатывающие сотни тысяч записей в течение секунды).
